Violinista salta para o aprendizado de máquina no LinkedIn

Música e engenharia podem parecer planos de carreira que são quase diametralmente opostos. Mas para Javier Orman a transição de violinista profissional para um aprendizado de máquina engenheiro em LinkedIn foi surpreendentemente pure.

Crescendo em Montevidéu, Uruguai, Orman se destacou na música e na matemática, e ele se fundiu duas vezes nos assuntos da faculdade. Mas a música period sua verdadeira paixão e, depois da universidade, ele seguiu uma carreira como violinista profissional, tocando, ensinando e ajudando a gravar e produzir outros artistas.

Mas durante a turbulência do COVID 19 pandemiauma conversa com um amigo da escola graduada que havia desistido de música para Desenvolvimento de software program despertou sua curiosidade. Depois de fazer alguns cursos on-line gratuitos em Python e aprendizado de máquina, ele rapidamente ficou imerso em um novo mundo fascinante de dados e Algoritmos. Não demorou muito para ele perceber que queria fazer uma carreira.

Os algoritmos de aprendizado de máquina eram “quase como mágica” para Orman. “Fiquei apaixonado pela metodologia, a matemática por trás disso.”

Um prodígio duplo

A trajetória incomum de carreira de Orman pode ser rastreada até sua primeira infância. Ambos os pais dele eram engenheiros de software program E ele cresceu com computadores em casa desde tenra idade. Mas eles também eram uma família musical. Sua mãe gostava de tocar piano e seu pai, o trompete.

O caminho de Orman da música para o aprendizado de máquina mostra como aqueles com antecedentes não técnicos podem ter sucesso no software program.Desmond “des Cash” Owusu/Instagram

Sua jornada musical começou aos 4 anos quando ele viu uma turma de cerca de 100 crianças tocando violino como um grupo. Orman foi cativado e imediatamente disse à mãe que queria tocar violino também. Na adolescência, ele começou a fazer uma turnê com a Orquestra Nacional da Juventude do Uruguai e a iniciar competições musicais. Ao mesmo tempo, ele descobriu uma aptidão pure para a matemática e estava entrando nas Olimpíadas de Matemática. Mas Orman diz que a matemática period essencialmente um passion que ele fez do lado enquanto se concentrava em sua carreira musical.

Depois de completar dois graus, em música e matemática, no School of Charleston Na Carolina do Sul em 2006, Orman passou a um mestrado em música na Universidade de Michigan. Em 2009, ele estava tocando em orquestras no Carnegie Corridor em Nova York e viajando pela América do Sul com um grupo de música de câmara.

Interessado em buscar uma avenida mais criativa, Orman começou a compor músicas para curtas -metragens e ensinou a si mesmo a produção musical, eventualmente construindo um pequeno estúdio onde gravaria e produzia outros artistas. Com o tempo, ele construiu uma carreira musical sustentável, combinando essa retalhos de projetos criativos com o ensino de violino.

Uma nova direção

No início de 2020, como Covid-19 estava enfrentando o mundo, Orman se viu reavaliando seu futuro e procurando novos desafios. Perto do início da pandemia, ele conversou com um amigo da pós -graduação que havia feito recentemente a transição de violinista profissional para engenheiro de software program. Ela contou a ele sobre programação Idiomas e como period a carreira, e por curiosidade, ele decidiu fazer um curso de Python on-line. Emblem depois que ele também começou a explorar o mundo do aprendizado de máquina.

“Comecei a fazer cursos on -line, mas também comecei a procurar dados sobre coisas que me interessaram”, diz ele. Por exemplo, Orman criou um Mapa de calor animado mostrando a taxa de hospitalizações covid-19 em cada estado. “Uma vez que descobri como fazer lotes legais e investigar um pouco mais os dados, isso se tornou realmente divertido de fazer.”

Dentro de seis meses, Orman percebeu que isso period algo que ele queria seguir como carreira. “Percebi que estava tendo dificuldades para parar para os intervalos de refeições ou para dormir”, diz ele. “Então eu comecei a levar isso a sério.”

Em abril de 2021, Orman conseguiu um emprego fazendo a preparação de dados na startup baseada em Nova York Koios Medicalque se desenvolve Algoritmos de detecção de câncer. Mas sua grande probability ocorreu apenas alguns meses depois, quando ele descobriu o LinkedIn’s Alcançar Programa de aprendizagem, que fornece uma maneira de o setor de tecnologia para pessoas com formação educacional ou de carreira não tradicionais. Ele se inscreveu e começou como aprendiz no aprendizado de máquina engenharia de software program em julho.

Aprendizagem de Machine Studying

Orman foi designado para a equipe AI Feed do LinkedIn, que desenvolve os algoritmos de recomendação que determinam quais postagens um usuário é mostrado. Existem várias camadas neste sistema, que gradualmente filta milhões de postagens em potencial para determinar a maior parte do interesse para um usuário específico.

Em 2022, após um ano no programa de alcance, Orman foi promovido a engenheiro de software program e agora trabalha em um modelo conhecido como “Ranker de segunda passagem”, a camada closing da IA ​​neste sistema. Ele resolve quais postagens são mais relevantes para o usuário com base em fatores como sua propensão a clicar ou comentar sobre tipos semelhantes de postagens.

Grande parte de seu trabalho envolve experimentar novas técnicas de aprendizado de máquina ou fazer pequenos ajustes no modelo para espremer desempenho further. “É um sistema bastante complexo”, diz Orman. “É também um sistema muito maduro, por isso medimos ganhos em termos de décimos ou centenas de uma porcentagem”.

Mas ele aprecia o desafio e o esforço para aprender continuamente coisas novas. Isso é algo que ele acredita em sua formação na música, que requer dedicação e prática constante, o criou bem para fazer.

Também existem profundos fundamentos matemáticos à músicaE Orman acha que essas conexões ajudaram em sua nova carreira. “Essas interseções são profundas e são difíceis de descrever”, diz ele. “Mas eles sentem que ambos agradam meu cérebro de uma maneira specific.”

E Orman tem alguns conselhos para outros que vêm à engenharia de origens não técnicas: concentre-se no desenvolvimento de uma intuição de como uma tecnologia funciona antes de mergulhar nos detalhes da questão. “Passar o tempo entendendo e apenas tendo uma ideia de como as coisas funcionam em um nível intuitivo apenas facilita tudo”, diz ele. “E então você começa a praticar as porcas e parafusos.”

Um dia, ele espera se casar com suas duas grandes paixões trabalhando em Algoritmos de recomendação para música. Enquanto isso, ele está contente por eles desempenharem papéis separados, mas complementares, em sua vida. “Gosto de fazer pausas no meu trabalho e jogar Bach”, diz ele. “Parece um bom equilíbrio entre os dois.”